Im Zeitalter der digitalen Transformation wird die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Energiewirtschaft immer bedeutender. Das Bundesforschungsministerium fördert die Forschungen einer Nachwuchsgruppe unter der Leitung von Eric Veith, deren Ziel es ist, sogenannte smarte Agenten zu entwickeln. Diese Agenten sollen in der Lage sein, in kritischen Situationen правильно zu reagieren, was insbesondere bei Störungen im Stromnetz von essenzieller Bedeutung ist. Ein Beispiel dafür ist der Stromausfall am 28. April 2025 in Spanien und Portugal, der durch zu hohe Spannung im Netz ausgelöst wurde, was zu einer Kettenreaktion führte, bei der mehrere Kraftwerke ausfielen. Menschliche Bediener in Netzleitzentralen stoßen in solchen Szenarien oft an ihre Grenzen.
Die deutsche Energiewende und die zunehmenden Cyberangriffe stellen zusätzliche Herausforderungen dar. Trotz der hohen Sicherheitsstandards in den deutschen Stromnetzen ist eine Unterstützung durch KI-Systeme notwendig, um die kritische Infrastruktur widerstandsfähiger zu machen. Der Ansatz der Forschungsgruppe „Adversarial Resilience Learning“ basiert darauf, dass lernfähige KI-Systeme Fachleute in ihrer Entscheidungsfindung unterstützen. Diese intelligenten Systeme sind darauf ausgelegt, die Komplexität der modernen Energienetze zu bewältigen, was herkömmliche Software oft nicht leisten kann.
Die Bedeutung von Netzleittechnik und KI
Die zentrale Rolle der Netzleittechnik in der kritischen Infrastruktur zur Gewährleistung einer Abstimmung zwischen Einspeisung und Verbrauch wird von Experten wie Dr. Ralf Petri, dem Geschäftsführer der VDE ETG, unterstrichen. In einem neuen Hintergrundpapier wird die Qualität der Entscheidungen im Netzbetrieb durch den Einsatz von KI verbessert. KI-Systeme erfassen große Datenmengen und bieten entscheidende Unterstützung bei der Analyse von Leistungsvorhersagen aus Photovoltaikanlagen sowie bei der Erkennung potenziell kritischer Zustände.
Laut dem VDE gibt es bereits erfolgreiche Anwendungen von KI im Stromnetz, etwa bei Last- und Einspeiseprognosen, die auf Wetter- und Kameradaten basieren. Die Erfahrungen aus Feldversuchen im Rahmen des Verbundvorhabens GridAnalysis zeigen, dass KI-basierte Zustandsschätzungen in Niederspannungsnetzen hohe Genauigkeiten erreichen können. Diese Fortentwicklungen können durch ein vierstufiges Implementierungsmodell der VDE ETG unterstützt werden, das sich an bewährten Verfahren orientiert und den regulatorischen Rahmen durch den EU AI Act berücksichtigt.
KI in der Energiewirtschaft: Chancen und Herausforderungen
Die Digitalisierung fungiert als „Nervensystem“ der Energiewende, während KI die Rolle des „Gehirns“ übernimmt. Die neue Technologie bietet zahlreiche Chancen: Verbesserungen von Effizienzen, neue Geschäftsmodelle, erhöhte Sicherheit und niedrigere Kosten sind nur einige der Vorteile, die sich durch den Einsatz von KI ergeben. Dabei ist die präzise Analyse von Wetterdaten essenziell für die Integration erneuerbarer Energien.
Des Weiteren können algorithmische Handelsstrategien durch KI unterstüzt werden, die Markttrends in Echtzeit analysieren. Auch der Bereich der vorausschauenden Wartung profitiert von den Fortschritten in der KI, indem Verschleißmuster frühzeitig erkannt werden. Trotz dieser Fortschritte sind Herausforderungen unumgänglich. Datenqualität, Erklärbarkeit und die Notwendigkeit einer klaren Regulierung sind zentrale Themen, die angegangen werden müssen.
Die BDEW (Bundesverband der Energie- und Wasserwirtschaft) hat sich intensiv mit dem Thema „KI in der Energiewirtschaft“ befasst und begleitet die Entwicklung von Gesetzesvorhaben zur KI-Verordnung, um sicherzustellen, dass die Vorteile der neuen Technologien vollständig ausschöpft werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass intelligente KI-Systeme eine Schlüsselrolle in der zukünftigen Entwicklung der Energienetze spielen werden. Von der Unterstützung bei kritischen Entscheidungen bis hin zur Optimierung von Betriebsabläufen – die Potenziale sind enorm und müssen mit Bedacht angegangen werden.